基于局域波近似熵的声发射信号处理

    0 引 言

    材料中局域源快速释放能量产生瞬态弹性波的现象称为声发射(acoustic emission,AE)[1].所测得的声发射信号波形由于介质的传播特性和传感器频响特性之影响而变得非常复杂,实际结构中,波的衰减机制很复杂,难以用理论计算.并且声发射源信号具有多样性、突发性、不确定性.从而,声发射信号在检测过程中,其动力学特性往往呈现出复杂性和非线性,检测到的声发射信号具有非平稳性和时变性.声发射信号处理是识别声发射源性质的必要途径.

    局域波时频分析方法是一种新的具有自适应的广义时频分析方法,它是在1998年美国学者Huang等[2]提出的基于经验模式分解方法的基础上由马孝江等[3]发展起来的,目的是对非线性、非平稳时变信号进行正确的描述. 1991年由Pincus提出的近似熵(approximate entropy,ApEn)非线性动力学参数分析方法[4]是用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性,具有计算所需数据短、抗噪及抗野点能力强的特点.

    本文提出将局域波时频分析方法与近似熵分析方法相结合用于分析复杂的声发射信号,以期为声发射信号处理提供一种有效的新方法.

    1 局域波法基本原理

    局域波法[3]源于瞬时频率的概念.它能把动态信号的局部特征正确地在时频域内予以描述.瞬时频率对于研究瞬态和非平稳现象非常重要,能够反映非平稳信号的时变性.为了使瞬时频率变得有意义,把复杂的非平稳随机信号分解成有限个基本模式分量,从而把动态信号的局部特征正确地在时频域内予以描述,这些基本模式分量称为内蕴模式函数.它满足如下条件:

    (a)在整个数据序列中,极值点的数量与过零点的数量必须相等,或最多相差不能多于一个;

    (b)在任何时间点上,被它的局部最大值与局部最小值定义的包络的均值必须是零.

    对于一时间信号X(t),其局域波法分解步骤如下:

    (1)提取信号X(t)的极大值点和极小值点max(t)、min(t),tI[0,T];

    (2)用三次样条插值法求取信号的上下包络emax(t)、emin(t);

    (3)计算局部均值m(t) = (emax(t) +emin(t))/2;

    (4)提取基本模式分量h(t)=X(t)-m(t);

    (5)对m(t)重复以上操作.

    在实际操作中,需要经过几次均值提取才可以得到一个基本模式分量,即把第一次提取的h1看做待处理数据:

h1-m11= h11

    重复步骤(1) ~ (4)k次

h1(k-1)-m1k= h1k

    直到满足一定的终止标准后,得到第一个基本模式分量C1,

C1= h1k

    把C1从原始信号中分离出来,

X(t)-C1= r1

    把r1当做新的待处理数据进行处理,余下类推: